被置于冰箱內的FinalSpark公司的人腦類器官。圖片來源：《自然》網(wǎng)站

生物計算是指利用生物系統(tǒng)固有的信息處理機理研究開發(fā)的一種新的計算模式?？茖W家正嘗試培養(yǎng)人類神經(jīng)元，并將其構建成具備“生物晶體管”功能的系統(tǒng)。

英國《自然》網(wǎng)站在日前的報道中指出，部分科學家認為，生物計算系統(tǒng)有望成為傳統(tǒng)計算機的低能耗替代方案，具備媲美人工智能與量子計算機的潛力。

然而，并非所有人都對此持樂觀態(tài)度。英國劍橋大學發(fā)育生物學家瑪?shù)铝铡ぬm卡斯特等人認為，當前的研究存在炒作之嫌，結果或許適得其反。若這些系統(tǒng)被賦予感知與意識的設想成為共識，可能會對科研界帶來深遠影響。

生物計算備受關注

為模仿大腦的高效結構，一些科學家嘗試用硅芯片模擬神經(jīng)元的連接與放電機制，這一領域被稱為神經(jīng)形態(tài)計算。而另一些科學家則另辟蹊徑，直接利用生物神經(jīng)元，開發(fā)能耗極低卻性能強大的生物計算設備。

生物計算的技術路徑與硅芯片截然不同?？茖W家利用誘導多能干細胞培育出三維類腦器官，其中既包含神經(jīng)元，也包含起支持作用的其他細胞。通過電極陣列與這些細胞交互，電信號可改變神經(jīng)元內外的離子流動，甚至觸發(fā)名為“動作電位”的電脈沖。電極捕捉到這些生物信號后，再由算法轉化為可用信息。

今年8月，英國布里斯托大學機器人學家本杰明·沃德-切里爾與團隊利用約一萬個人腦神經(jīng)元組成的類器官，“識別”了盲文字母。實驗結果顯示，單個類器官對特定字母的識別準確率達61%，而3個類器官協(xié)同工作時，準確率提升至83%。這證明，這類生物系統(tǒng)已具備信息處理的基本能力，能完成對輸入的辨別與識別任務。

此外，2024年的一項研究也顯示，一種由小鼠神經(jīng)元類器官構建的系統(tǒng)，甚至能玩“倒立擺”這類電腦游戲，“倒立擺”游戲的任務是維持移動小車上一根搖擺桿的平衡。

瑞士腦器官培育公司FinalSpark的聯(lián)合創(chuàng)始人弗雷德·喬丹認為，生物神經(jīng)元的能效是人工神經(jīng)元的100萬倍。生物計算有望緩解當前AI日益飆升的能耗壓力?；蛟S在不久的將來，基于腦細胞的處理器將逐步替代推動本輪AI熱潮的傳統(tǒng)芯片。

應用場景日益廣闊

目前，已有多個科研團隊免費使用FinalSpark公司提供的類器官。美國密歇根大學安娜堡分?？茖W家正通過不同類型的刺激，觀察類器官的行為反應；德國柏林自由大學研究者則致力于利用機器學習工具，從神經(jīng)放電模式中高效提取信息。

與FinalSpark類似，澳大利亞Cortical Labs公司也開放了其神經(jīng)培養(yǎng)物的在線訪問，并推出了全球首臺生物計算機CL1。該設備將培養(yǎng)神經(jīng)元與可編程接口相結合，用戶可通過它發(fā)送指令并分析電響應。公司已向全球多個實驗室交付少量設備，部分用戶致力于研究神經(jīng)可塑性與網(wǎng)絡動力學等基礎機制，也有團隊探索其在機器人技術中的應用，甚至嘗試開發(fā)基于腦細胞的娛樂程序，包括游戲與實驗性音樂產品。

美國加州大學圣迭戈分校阿利松·莫特瑞團隊所培育的神經(jīng)類器官，每個都包含約250萬個不同類型的神經(jīng)元。他們正嘗試將類器官應用于現(xiàn)實難題——預測亞馬孫雨林區(qū)域可能發(fā)生的漏油擴散路徑。

前景可期尚存質疑

盡管前景可期，但約翰·霍普金斯大學研究員莉娜·斯米諾娃指出，當前的生物計算仍如“空中樓閣”，遠不及生物醫(yī)學研究那般觸手可及。她認為，未來二十年這一局面或將迎來重大轉變。

喬丹也坦言，目前這些生物計算系統(tǒng)的能力，還遠遠無法與支撐全球數(shù)字基礎設施的硅基硬件相提并論。

蘭卡斯特則對部分實驗的實質提出質疑。她不認為目前展示的結果能被稱為真正的“計算”。去年一項研究顯示，即便是不含神經(jīng)元的非生物水凝膠，也能“學會”玩乒乓球游戲。在她看來，這類僅呈現(xiàn)簡單反饋的系統(tǒng)，所謂的“學習”行為可能只是隨機噪聲。

部分科學家則擔心，“瓶中大腦”這類科幻意象可能引發(fā)倫理爭議，甚至招致監(jiān)管限制。蘭卡斯特警告，神經(jīng)類器官目前主要應用于基礎神經(jīng)科學研究，若對生物計算過度炒作，可能導致全面禁令，反而殃及那些旨在造福人類的正當研究。（記者 劉 霞）